Semana Grande de la Supercomputación: Top500 y premios NVIDIA a centros educativos y de investigación
Adelantábamos en el último post de las previsiones de supercomputación que Noviembre tenía una de las fiestas bianuales de la supercomputación, la del Top500. Así ha sido, pero aún hay más: se han anunciado los nuevos NVIDIA CUDA Teaching/Research Centers con 3 incorporaciones nacionales, la Universidad de Valladolid, la Universidad de Sevilla y la Universidad Rey Juan Carlos.
Celebrándose la Supercomputing Conference 2014 en Nueva Orleans, EEUU, se anunció el pasado martes el ranking de noviembre del Top500. Por cuarta vez consecutiva, Tianhe-2 mantuvo el liderazgo (2 años completos, con las 4 actualizaciones correspondientes de las que hemos dado cuenta por estas líneas). Estados Unidos bajó en 2 instalaciones de su lista en el Top500 (llegando a 231 instalaciones y siendo líder en número de supercomputadores del ranking, casi la mitad de todos) y las europeas subieron en 14 hasta 130. A finales de la semana pasada se anunciaba a bombo y platillo la ayuda económica que NVIDIA e IBM recibirían para hacer posible en el plazo de 3 años dos supercomputadores de entre 2-10 veces más potente que el actual #1. Para ello, se valdrían de procesadores PowerPC9 y aceleradores NVIDIA Tesla k80 de futura generación, basados en la familia Volta, nombre dedicado al físico italiano Alessandro Volta, inventor de la batería, por la extremada eficiencia energética de dicha familia. IBM ya tiene grandísima experiencia en el diseño de estos supercomputadores, no tanto NVIDIA a pesar de que su tecnología CUDA esté presente en 2 de las 10 instalaciones más potentes del citado ranking.
NVIDIA también anunció sus nuevos CUDA Teaching Centers (CTC) y CUDA Research Centers (CRC), galardones a los centros que mantienen en sus planes docentes o investigaciones multidisciplinares materia ligada con la tecnología NVIDIA CUDA. Nos complace anunciar que entre sus nuevos CTCs tenemos a la Universidad de Valladolid y a la madrileña Universidad Rey Juan Carlos (la que acoge nuestro día a día), por nuestro afán de atraer nueva tecnología a las aulas de las titulaciones de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Así, Madrid tiene 3 centros (UAM, UPM y URJC) de los 10 de toda España. Este galardón conlleva una donación de material de última generación para su uso en las clases y talleres de las titulaciones que así lo requieran o seminarios a la comunidad científica del centro, cuyos investigadores implicados se comprometen a impartir. También es importante citar la entrada de la Universidad de Sevilla como CRC haciendo 6 centros españoles.
NVIDIA CUDA es una tecnología de cómputo paralelo que aprovecha la gran potencia de cálculo de las tarjetas gráficas (en realidad de su procesador, GPU, de unidad de procesamiento gráfico) para acelerar la ejecución de aplicaciones científicas. Surge como forma de simplificar la programación de estos procesadores especiales, al igual que existen lenguajes de programación (C, Pascal, Fortran, Java,…) para los tradicionales procesadores centrales (CPUs, de unidades de procesamiento centrales), en los que siempre se han ejecutado las aplicaciones. En determinados casos, en los que la gran independencia de los datos a procesar y la cantidad de ellos son enormes, la potencia de las GPUs puede superar con creces a la de la CPU, además de ser energéticamente más eficientes por estrategias de diseño. NVIDIA CUDA surgió en 2007 gracias al increíble éxito que tuvieron los primeros programas que, haciendo uso de la potencia del procesador gráfico, mejoraban el rendimiento y se volvían más rápidos. Algunas de las nociones para entender este éxito lo pusimos por este blog hace unos años. Actualmente, esta tecnología está soportada por toda la gama de procesadores gráficos de NVIDIA, desde sus tarjetas gráficas más domésticas de apenas unas decenas de euros, hasta sus aceleradores de supercomputación más potentes de varios miles.
